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原理Ardb中的二维空间索引实现从原理上说，可以简化为GeoHash + Sorted Set。 在比较早的时候写过一篇英文原理介绍在这里, 这里用中文再介绍一次。 
所谓二维">
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  <title> 利用Ardb/Redis构建基于位置实时服务 | 隐去其闻 </title>
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                利用Ardb/Redis构建基于位置实时服务
              
            
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              2014-09-30
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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
      

      
        <p>Ardb早在半年前的0.7.0版本就已经具备了二维空间数据的存储/查询的能力；基于此能力，可以构建基于位置实时服务， 比如实时查找附近的地理位置，附近的人等LBS类型服务。以下介绍Ardb中空间索引的实现原理以及如何使用。</p>
<h2 id="原理"><a href="#原理" class="headerlink" title="原理"></a>原理</h2><p>Ardb中的二维空间索引实现从原理上说，可以简化为GeoHash + Sorted Set。 在比较早的时候写过一篇英文原理介绍在<a href="https://github.com/yinqiwen/ardb/wiki/Spatial-Index" target="_blank" rel="external">这里</a>, 这里用中文再介绍一次。 </p>
<p>所谓二维空间索引， 就是对二维空间数据建立索引， 通常key-value形式的存储只能存储一维的数据， 针对二维数据， 就需要做降维处理。降维的方法有很多种，Ardb中采用的是成熟的<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash" target="_blank" rel="external">GeoHash</a>。 GeoHash是一种对经纬度进行编码的实现，利用GeoHash可以将二维的坐标编码成一维的数据， 如字符串。这样，我们就可以将二维的坐标作为索引的key保存了。  </p>
<p>大部分的GeoHash实现都是将二维的坐标编码编码为Base32的字符串， 这种结果不适用于Sorted Set（只支持double类型的score），另外也存在精度问题。 由于Base32字符串中一个字符代表5个bit，和GeoHash编码步骤每次产生2bit不匹配，当Base32字符串长度为奇数时，此GeoHash值代表一个长宽不相等的矩形，这个对于计算半径精度误差较大。 此外，由于一个字符代表5个bit，意味着增加/减少位置精度需要每5bit增减，这对于范围查询时，存在较大的浪费。</p>
<p>我另外参考GeoHash原理写了另外一个<a href="https://github.com/yinqiwen/geohash-int" target="_blank" rel="external">GeoHash-Int库</a>, 只生成64bit integer结果，每增加/减少位置精度只需要2bit增减。</p>
<p>关于GeoHash于GeoHash-Int的详细介绍，可以参考这篇文章<a href="http://yinqiwen.github.io/%E6%8A%80%E6%9C%AF/2014/08/24/geohash/">GeoHash介绍与改进的GeoHash-Int</a>.</p>
<p>关于Redis的Sorted Set， 可以暂时理解为一个排序的集合。 由于GeoHash有一个特点，相近的坐标的GeoHash值有很大几率非常接近，从属于同一个GeoHash编码区域，即使在边缘情况不相邻下，也可以通过通过查找邻居的方法找到所在GeoHash编码区域。 我们可以将GeoHash值作为score，坐标点的名称作为value存储到一个sorted set中。 这样，在查找相近坐标时，可以利用Sorted Set的<code>ZRANGEBYSCORE</code>方法找到相近的指定范围的坐标集合。</p>
<p>以下介绍在Ardb中的具体实现与相关协议命令。</p>
<a id="more"></a>
<h2 id="存储"><a href="#存储" class="headerlink" title="存储"></a>存储</h2><p>Ardb扩展了一个Redis命令，用于存储二维坐标数据.  格式如下：</p>
<pre><code>GeoAdd key longitude latitude value [longitude latitude value ...]
</code></pre><p>GeoAddde的内部实现大致可以用两步描述：   </p>
<ul>
<li>用<a href="https://github.com/yinqiwen/geohash-int" target="_blank" rel="external">GeoHash-Int库</a>， 按60bit编码将二维坐标编码为一个64bit integer，大约代表坐标系中一个方圆0.2m的矩形。</li>
<li>调用Redis命令 <code>ZAdd key score value</code> 将数据存储</li>
</ul>
<h2 id="查询"><a href="#查询" class="headerlink" title="查询"></a>查询</h2><p>Ardb扩展了一个Redis命令，用于二维空间数据查询.  格式如下：</p>
<pre><code>GEOSEARCH key MERCATOR|WGS84 x y  &lt;GeoOptions&gt;
GEOSEARCH key MEMBER m            &lt;GeoOptions&gt;

&lt;GeoOptions&gt; = RADIUS r
               [ASC|DESC] [WITHCOORDINATES] [WITHDISTANCES]
               [GET pattern [GET pattern ...]]
               [INCLUDE key_pattern value_pattern [INCLUDE key_pattern value_pattern ...]]
               [EXCLUDE key_pattern value_pattern [EXCLUDE key_pattern value_pattern ...]]
               [LIMIT offset count]
</code></pre><p>查找时， 需要指定某坐标或者已存储的成员作为查找起始位置，同时指定查找半径范围。另外可选的参数支持输出坐标，输出距离，按距离排序， 外键关联，条件过滤，分页输出等。  </p>
<p>GeoSearch的内部实现可以大致描述为：  </p>
<ul>
<li>查找起始位置坐标， 若指定起始位置是已存储的成员，需要找到对应score，反GeoHash得到坐标，由于存储的GeoHash值为60bit编码， 反GeoHash得到的坐标与原始坐标误差在0.2m以内，是可以近似的认为是一致的。</li>
<li>按指定半径估计GeoHash编码长度。从地球半径6372797.560856m为初始精度范围开始估计，GeoHash编码每增加2bit，意味着精度增加一倍（上一精度范围除2）， 若精度范围刚好为最小的大于指定半径的值时，则得到编码长度；</li>
<li>按GeoHash编码长度计算起始位置的GeoHash值；</li>
<li>计算相邻8个区域（东，西，南，北，东北，东南，西南，西北）的GeoHash值；</li>
<li>以上得到的9个GeoHash值，针对每个GeoHash值，生成一个 <code>[GeoHashIneger, GeoHashIneger + 1]</code>值对</li>
<li>每对值中每个GeoHash值按60bit对齐（左移补齐到60bit， 右侧0填充）， 得到<code>[GeoHashIneger_60bit, (GeoHashIneger+1)_60bit]</code>；</li>
<li>针对每对值<code>ZRANGEBYSCORE key GeoHashIneger_60bit (GeoHashIneger+1)_60bit WITHSCORES</code>范围查找</li>
<li>将所有结果按距离计算公式再过滤一次,过滤掉范围之外的结果， 需要用到反GeoHash计算原始坐标</li>
</ul>
<p>可见，查询实现相比存储实现复杂很多，实际实现里还有很多优化实现（如合并查找区域，大范围查找区域分拆等），额外的功能实现等，这里只列出基本实现步骤，不再赘述。感兴趣的朋友可以参考下<a href="https://github.com/yinqiwen/ardb/blob/master/src/command/geo.cpp" target="_blank" rel="external">源码</a>.</p>
<p>以下是一个简单例子， 存储两个坐标点：</p>
<pre><code>geoadd mygeo mercator 1000 1000 poi0 1001 1001 poi1
</code></pre><p>基于存储成员查找半径100m内的成员：</p>
<pre><code>geosearch mygeo member poi0 radius 100
</code></pre><h2 id="查询性能优化"><a href="#查询性能优化" class="headerlink" title="查询性能优化"></a>查询性能优化</h2><p>由于Ardb的默认底层存储是RocksDB/LevelDB/LMDB等持久化的存储实现，且GeoSearch实现涉及大量的范围查找，当数据量非常大的时候，查询性能较低。<br>Ardb支持基于High Level的Key级别的cache， 对于Sorted Set而言，就是整个Sorted Set可以被cache到内存中，从而可以大大优化查询性能。默认情况下，cache是被关闭的，打开需要修改启动配置文件ardb.conf中的相应配置项并重启：  </p>
<pre><code>L1-zset-max-cache-size    10000    //cache中最大的sorted set个数
L1-zset-read-fill-cache   yes      //sorted set读操作填充cache
L1-zset-seek-load-cache   yes      //sorted set范围读取时触发加载到cache
</code></pre><h2 id="性能"><a href="#性能" class="headerlink" title="性能"></a>性能</h2><p>这里给出一个简单测试数据以供参考：<br>机器配置：2个物理CPU、每个CPU 6核、12个Process， 未开启超线程，CPU型号：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz， 内存64G，硬盘1.4T<br>存储3000w+的坐标数据， Ardb启动时开启4线程<br>cache开启：  半径50m， 22000 query/s； 半径100ms， 19000 query/s<br>cache关闭：  半径50m， 9000 query/s； 半径100ms， 7000 query/s  （此结果存疑，应是disk cache影响，实际应用中性能应该远小于此）  </p>
<h2 id="Redis移植"><a href="#Redis移植" class="headerlink" title="Redis移植"></a>Redis移植</h2><p>由于实现基本原理可以简称为GeoHash + Sorted Set， 可以非常简单移植到Redis上；  </p>
<p>实际中也有朋友参考Ardb的实现在Redis上实现了一个<a href="https://matt.sh/redis-geo" target="_blank" rel="external">Redis-Geo</a>, 作者mattsta是redis的主要contributor之一，稳定性可以保证，喜欢纯Redis解决方案的朋友可以试用下。  </p>
<p>喜欢自己动手的朋友也可以参考以上说明自行实现一个。</p>

      
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            <a href="/tags/Ardb/" rel="tag">#Ardb</a>
          
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